【摘 要】
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目的：筛选肺结节病相关的生物标志物并进行功能分析，并预测潜在的治疗药物。方法：从基因表达数据库中下载表达谱GSE34608数据集，导入GEO2R在线工具筛选结节病患者与健康对照之间的差异表达基因（DEGs），然后采用DAVID网站对差异基因进行基因本体（GO）富集分析和通路富集分析，并基于STRING数据库建立蛋白互作网络。根据DGIdb数据库预测能够治疗结节病的潜在药物。结果：与健康对照组相比，
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目的：筛选肺结节病相关的生物标志物并进行功能分析，并预测潜在的治疗药物。方法：从基因表达数据库中下载表达谱GSE34608数据集，导入GEO2R在线工具筛选结节病患者与健康对照之间的差异表达基因（DEGs），然后采用DAVID网站对差异基因进行基因本体（GO）富集分析和通路富集分析，并基于STRING数据库建立蛋白互作网络。根据DGIdb数据库预测能够治疗结节病的潜在药物。结果：与健康对照组相比，共筛选出2 837个DGEs，包括上调基因1 662个，下调基因1 175个。GO富集分析发现，差异基因主要参与信号传导活性、肿瘤坏死因子（TNF）结合、NF-κB信号、细胞周期阻滞、细胞黏附、免疫反应、蛋白磷酸化等生物过程。通路富集分析表明内吞，NF-κB信号，TNF信号，MAPK信号，趋化因子信号，Toll样受体信号，细胞凋亡等通路显著富集。蛋白互作网络分析挖掘出的核心基因包括TLR4、JUN、CASP3、PTEN和CXCL8。筛选出的潜在治疗结节病的药物包括紫杉醇、秋水仙素、西妥昔单抗、甲巯咪唑等。结论：本研究筛选出了肺结节病相关的候选基因和信号通路，扩展了对其病因和分子机制的理解，这些核心基因可能作为诊断标志物和药物治疗的靶点。
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